YOLOv6 [32, 31]首次将重参数化方法引入YOLO系列模型,提出了EfficientRep主干和Rep-PAN颈部。YOLOv7 [48]专注于分析梯度路径对模型性能的影响,并提出了E-ELAN结构来在不破坏原始梯度路径的情况下增强模型能力。YOLOv8 [14]将以前YOLO模型的优点整合在一起,实现了当前YOLO系列中的SOTA。 在这里插入图片
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。 具体改进如下: Backbone:使用的依旧...
4.1新建 gold-yolo加入ultralytics/nn/head/goldyolo.py 5.训练结果分析 1.Yolov8介绍 Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集...
这种新设计的模型被命名为Gold-YOLO,它提高了多尺度特征融合能力,并在所有模型尺度上实现了延迟和准确性之间的理想平衡。此外,我们首次在YOLO系列中实现了MAE风格的预训练,使得YOLO系列模型可以从无监督的预训练中受益。Gold-YOLO-N在COCO val2017数据集上获得了39.9%的AP,在T4 GPU上获得了1030 FPS,比之前的SOTA...
在Gold-YOLO中,采用MAE预训练进一步提升了模型对图像特征的理解,从而在目标检测任务中实现了更高的准确率。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 利用Gold-YOLO改进YOLOv8对小目标检测,点击此处即可跳转
在Gold-YOLO中,针对模型需要检测不同大小的物体的需要,并权衡精度和速度,我们构建了两个GD分支对信息进行融合:低层级信息聚集-分发分支(Low-GD)和高层级信息聚集-分发分支(High-GD),分别基于卷积和transformer提取和融合特征信息。 2.1 gold-yolo引入到yolov8 ...
简介:YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 利用Gold-YOLO改进YOLOv8对小目标检测 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck,GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发(Gather-and-Distribute, GD)。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中,从而实现更...
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本，是一种SOTA模型，基于先前的YOLO成功基础上引入了新功能和改进，以提升性能和灵活性。该模型在大型数据集上进行训练，并可在多种硬件平台上运行，包括CPU和GPU。Gold-YOLO是由华为诺亚方舟实验室提出的一种全新信息交互融合...
YOLOv8最新改进系列:融合YOLOv9下采样机制,扩大YOLOv8网络模型感受野,降低过拟合,让小目标无处可遁!检测精度再提新高!! 3598 1 06:24 App YOLOv8最新改进系列:YOLOv8+RepLKNet,超大核模型,精度嘎嘎提升,小目标检测性能嘎嘎提升,提升效果拉满!!! 1151 34 07:31:46 App 草履虫都能学会!OpenCV+YOLO 实时目标...
Because of low detection accuracy, missing detection and false detection of strip steel surface defects, a new strip surface defect detection algorithm Gold-YOLOv8 is proposed. Firstly, the context anchor attention mechanism is combined with RepNCSPELAN4 module in YOLOv9 to replace C2f module in...